申请/专利权人：博纯材料股份有限公司

申请日：2023-07-25

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN116774569B

主分类号：G05B9/03

分类号：G05B9/03;G06N3/0464;G06N3/08;G06N5/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2023.10.10#实质审查的生效;2023.09.19#公开

摘要：本申请实施例提供一种基于人工智能的氧氩分离设备运行系统更新方法及系统，通过获取各个氧氩分离设备运行系统的基础运行事件描述知识图谱以及基础运行事件描述知识图谱对应的标定运行故障点数据，基于基础运行事件描述知识图谱以及基础运行事件描述知识图谱对应的标定运行故障点数据训练运行故障预测神经网络包括的故障观测层，并结合训练后的故障观测层进行运行故障点输出，从而基于运行故障点数据对目标氧氩分离设备运行系统进行系统修复更新，相较于现有而言，本申请以知识图谱维度进行网络训练学习，而非单一的某个运行事件的特征维度进行网络训练学习，可以提高后续运行故障点的决策准确性，进而提高系统修复更新的可靠性。

主权项：1.一种基于人工智能的氧氩分离设备运行系统更新方法，其特征在于，所述方法包括：获取各个氧氩分离设备运行系统的基础运行事件描述知识图谱以及所述基础运行事件描述知识图谱对应的标定运行故障点数据；所述基础运行事件描述知识图谱包含多个运行事件，所述标定运行故障点数据用以反映所述基础运行事件描述知识图谱中目标运行事件所触发的运行故障点，所述目标运行事件为所述基础运行事件描述知识图谱的多个运行事件中的至少一个；基于所述基础运行事件描述知识图谱以及所述基础运行事件描述知识图谱对应的标定运行故障点数据训练运行故障预测神经网络包括的故障观测层，并结合训练后的故障观测层对目标氧氩分离设备运行系统的目标运行事件描述知识图谱进行运行故障点输出，获得运行故障点数据；基于所述运行故障点数据对所述目标氧氩分离设备运行系统进行系统修复更新；所述基于所述基础运行事件描述知识图谱以及所述基础运行事件描述知识图谱对应的标定运行故障点数据训练运行故障预测神经网络包括的故障观测层，并结合训练后的故障观测层对目标运行事件描述知识图谱进行运行故障点输出的步骤，包括：依据运行故障预测神经网络包括的故障观测层对所述基础运行事件描述知识图谱进行图谱结构观测，生成所述基础运行事件描述知识图谱对应的知识图谱观测数据；依据所述运行故障预测神经网络包括的图谱预测层根据所述标定运行故障点数据和所述知识图谱观测数据进行描述知识图谱学习得到第一训练运行事件描述知识图谱；依据所述故障观测层对所述第一训练运行事件描述知识图谱进行故障点学习，生成所述第一训练运行事件描述知识图谱对应的故障点学习数据，所述第一训练运行事件描述知识图谱对应的故障点学习数据用以反映所述第一训练运行事件描述知识图谱中各个运行事件所触发的运行故障点；根据所述第一训练运行事件描述知识图谱对应的故障点学习数据和所述标定运行故障点数据对所述故障观测层进行训练，并结合训练后的故障观测层对目标运行事件描述知识图谱进行运行故障点输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 博纯材料股份有限公司 基于人工智能的氧氩分离设备运行系统更新方法及系统

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